Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика Аннотация к статье << Назад Разработка нейроморфной модели генеративной сети согласования моментов для синтеза обучающего набора данных дефектов изделий металлопроката К.В. МОРТИН, А.А. САНДУЛЯК В статье представлена разработка нейроморфной генеративной модели, основанной на концепции согласования моментов. Данная модель предназначена для синтеза обучающих наборов данных, содержащих изображения дефектов металлопроката. Предложенный подход сочетает принципы нейроморфного проектирования, имитирующие биологические нейронные сети, с методами глубокого обучения для создания высокореалистичных синтетических изображений поверхностных дефектов (трещин, пузырей, коррозии). Модель реализует механизм согласования статистических моментов между реальными и сгенерированными данными, обеспечивая их визуальное и структурное сходство. Эксперименты показали эффективность модели в увеличении объёма обучающей выборки, улучшении обобщающей способности нейросетевых алгоритмов контроля качества металлопроката, а также в снижении зависимости от ручной разметки реальных дефектных образцов. Результаты работы могут быть применены в системах автоматического неразрушающего контроля для повышения надёжности и точности выявления дефектов на ранних этапах производства. Ключевые слова: нейроморфная модель, генеративная сеть, согласование моментов, синтез данных, дефекты металлопроката, обучение на малых выборках. DOI: 10.25791/pribor.3.2026.1655 Стр. 01-13.